Acerca del Rol
Un Business Data Scientist es un perfil que se soporta sobre tres componentes fundamentales que son: sólidas habilidades de programación, fundamentos de estadística y análisis de datos y empatía con el negocio. Estos componentes, en conjunto con pensamiento analítico y capacidad de resolución de problemas permiten atacar problemas del mundo real apalancándose en datos. Un business data scientist es alguien que tiene un gran interés por resolver problemáticas de negocio con distintas técnicas existentes del mundo de los datos, eligiendo la más acorde según la problemática y la solución que mejor resuelve el punto de dolor del cliente y el usuario final.
El Business Data Scientist va a ser protagonista de todo el proceso de una solución de Data Science, la cual puede ser implementada en una gran variedad de funciones o industrias: análisis de datos, elaboración de modelos de ML tradicional o elaboración de soluciones agénticas customizadas.
¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional
Persona con más de 3 años de experiencia laboral en perfiles técnicos que hayan resuelto problemas de negocio a partir del análisis de datos, elaboración de modelos
Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles más junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas
¿Qué desafíos te esperan?
Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos
Realizar análisis exploratorios de conjuntos de datos para entender su comportamiento y extraer “insights”.
Manipular conjuntos de datos para realizar operaciones de limpieza, transformación e integración sobre estos, de manera que puedan utilizarse como insumo de entrada para la obtención de modelos de ML u otro tipo de análisis.
Utilizar técnicas/algoritmos de ML para la obtención y experimentación de modelos predictivos orientados a generar valor en los procesos del cliente
Desarrollo de sistemas agénticos en los que se combinan LLMs, tools, skills para apoyar al negocio y generar valor y productividad
Presentar resultados tanto a nivel interno como a clientes con presentaciones vistosas.
Liderar a un equipo de perfiles más junior, dividiendo tareas, tomando decisiones sobre modelado y siendo un referente técnico para el equipo
Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas, considerando los datos disponibles y el impacto sobre el modelo existente.
Lo que te hará exitoso – Requisitos:
Must Have:
Sólidas habilidades de programación en lenguajes orientados a Data Science, principalmente Python. Experiencia en otros lenguajes tales como R, Java, etc, también es valorada. (Excluyente)
Conocimiento sobre LLMs, agentes y al menos una herramienta de implementación de soluciones agénticas (sea no/low code como Copilot Studio -no Copilot 365- o code-based, como Langchain) (Excluyente)
Dominio de SQL y su aplicación en alguno de los motores comunes tales como PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, etc. (Excluyente)
Dominio del stack para Data Science de Python, el cual se compone de algunas de las librerías comunes tales como Numpy, Pandas, Scipy, entre otras, para el análisis y limpieza de datos. (Excluyente)
Conocimientos sobre ML (aprendizaje supervisado y no supervisado) y librerías como scikit-learn, lightgbm (Excluyente)
Fundamentos de estadística descriptiva e inferencial.
Conocimiento de herramientas de AI para el desarrollo de código, como Codex o Claude Code
Conocimiento de negocio, entendiendo roles, stakeholders, métricas y procesos relevantes de al menos una función (sea Supply Chain, Marketing, Finanzas o Recursos Humanos) o industria
Manejo del paquete Office
Inglés nivel Professional.
Capacidad de presentación de resultados.
Nice To Have
Conocimiento sobre plataformas de analytics como Databricks, Synapse, AzureML, VertexAI.
Conocimiento sobre plataformas cloud, como Azure, GCP, AWS
Conocimiento sobre desarrollo de APIs (FastAPI)
Conocimiento de herramientas de RPA (por ej, Power Automate)
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Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.
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